SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC chief-ai-officer-advisor

Консультации директора по ИИ для стартапов: решения о создании или покупке модели (API, дообучение или собственная разработка), классификация рисков ИИ согласно EU AI Act и законодательству штатов США, экономика затрат на ИИ (точка безубыточности API по сравнению с собственным хостингом), эволюция команды ИИ. Используйте при принятии решения о вызове API или дообучении, классификации вариантов использования ИИ по регуляторным рискам, расчете окупаемости собственного хостинга, планировании найма специалистов по ИИ или когда пользователь упоминает CAIO, стратегию ИИ, выбор модели, базовую модель, дообучение, EU AI Act, NIST AI RMF, управление ИИ, риски модели или экономику ИИ. Только стратегические вопросы — не дублирует инженерные навыки ИИ/МО.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Chief AI Officer advisory for startups: model build-vs-buy decisions (…»

Chief AI Officer advisory for startups: model build-vs-buy decisions (API vs fine-tune vs in-house), AI risk classification under EU AI Act + US state patchwork, AI cost economics (API-to-self-hosted breakeven), and AI team org evolution. Use when deciding whether to call an API or fine-tune, classifying AI use cases for regulatory risk, calculating when self-hosting pays off, sequencing AI hires, or when user mentions CAIO, AI strategy, model selection, foundation model, fine-tuning, EU AI Act, NIST AI RMF, AI governance, model risk, or AI economics. Strategic only — does not duplicate engineering AI/ML skills.

LeoYeAI/openclaw-master-skills Agent Skills автор: LeoYeAI 8 файлов · 3 скрипта тело ≈ 3 373 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 10 дн назад

Консультации директора по ИИ для стартапов: решения о создании или покупке модели (API, дообучение или собственная разработка), классификация рисков ИИ…

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
93
Качество 40%
95
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 7

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 7
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/ai_risk_governance.md:213
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - **Tactical AI safety techniques (red teaming, adversarial testing).** See `engineering/agent-designer/`.
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/ai_team_org_evolution.md:115
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      **Eighth hire: AI safety / red team engineer (IF customer-facing AI).**
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/ai_team_org_evolution.md:165
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - Central safety / red team
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/ai_team_org_evolution.md:178
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      | AI safety / red team | Adversarial testing, jailbreak suite, content safety, model card review | Feature shipping |
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:28
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
      CAIO, chief AI officer, AI strategy, model selection, foundation model, fine-tuning, RLHF, DPO, LoRA, QLoRA, build vs buy, AI build-vs-buy, model risk tier, EU AI Act, AI Act Article 6, Article 9, Art
      детектор
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:138
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      | Series C | Manager of AI | ML research scientist (only if model IS the product) | AI safety / red team (if customer-facing AI) |
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:139
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      | Late-stage | Head of AI → CAIO | Multiple research scientists, platform team, safety/red team | Federated AI leads per business unit |

    Просканировано файлов: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 64/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 55
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3373 токенов

    Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

    Сигналы качества

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 619 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 55 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
    • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 95.